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1南方區域太陽能資源基本分布特征

南方區域包括廣東、廣西、云南、貴州和海南5省。廣東省和海南省太陽總輻射年變化趨勢分布特征都表現為單峰型和雙峰型兩種，兩省的單峰都表現為7月份最大，2月份最小[8]。廣東全省年太陽總輻射量在3758～5273MJ/m2，其中汕頭市的南澳地區年總輻射值最大。海南省年太陽總輻射值在5145～6113MJ/m2，其中瓊南地區輻射量較多，瓊北地區較少[9]。廣西境內太陽能年總輻射量自北向南遞增，大部地區太陽總輻射年變化為以7，8月最高的單峰型，各地年總輻射量在3601～5304MJ/m2，其中潿洲島年太陽總輻射量高達5304MJ/m2[10]。云南省太陽總輻射資源為中部高、東部和西北部低，全省年太陽總輻射值為5000～6000MJ/m2，春季（3～5月）太陽能總輻射量最大，大理州北部、麗江市等地區年平均總輻射量為5610MJ/m2[11]。貴州省年太陽能輻射資源分布呈經向型空間，年平均太陽總輻射量為3149～4595MJ/m2，年最高值為出現在黔西南部興義的4600MJ/m2，年最低值為出現在貴州中部貴陽的3342MJ/m2[12]。通過以上數據顯示，南方區域內海南省的太陽資源最為豐富，依次是云南、廣東、廣西、貴州。為了便于決策者制定投資政策和投資者規避投資風險，結合1951～2011年中國地面國際交換站氣候資料年值數據，在上述5省中各選一個太陽能資源較為豐富點（海南省的東方、云南省的昆明、廣東省的汕頭、廣西省的欽州、貴州省的興仁）作為預投資點，來評估區域項目可行性、項目啟動閥值、投資策略空間和敏感度分析。各地面氣候觀測站點的觀測數據見表1。

2太陽能發電項目投資決策框架

2.1投資決策系統步驟文獻[14]提出了基于實物期權理論的太陽能發電項目投資決策框架，該框架由6步組成。第一步，對投資項目進行風險分析與度量。本文年利用小時數為影響投資決策的主要風險因數。第二步，識別風險因素中所隱含的實物期權形式并構建其期權模型。根據第一步的風險度量識別出關鍵風險因素，分析其隱含的實物期權形式。第三步，預測太陽能發電項目未來收入中各市場價格和成本。第四步，估算太陽能發電項目總現值、資產波動率σ和投資成本。現金流量折現法（Dis-countedCashFlowMethod，DCF）是計算項目總值或預期現金流的常用方法。該步輸入的是第三步預測結果或標桿電價，輸出的是項目總現值的估計值、資產波動率σ和每年的投資成本估計值。第五步，計算項目凈現值VNPV和計其投資決策靈活性的項目凈現值VeNPV。VNPV值可以由傳統的DCF方法求得，也可以由項目總現值減去投資成本得到。VeNPV的大小一方面取決于該項目的投資主要風險因素中所隱含的實物期權，另一方面還受項目資產總現值、年投資成本和項目資產總限值風險度的影響。第六步，決策。根據第五步的計算結果和投資決策標準，作出相關的項目可行性、項目啟動閥值和敏感度等投資決策分析。

2.2資產總現值模型文獻[15]建立了風力發電項目的資產總值模型。太陽能發電項目的收益可以簡化成在能源市場上出售電能的收益與在碳金融市場上的CDM機制獲得的收益之和。根據我國現有的政策，太陽能發電項目執行統一標桿上網電價[16]。太陽能發電項目的投資成本不涉及燃料成本。本文以占總投資成本的百分比來表示運行維護費用。式中：V0為太陽能發電項目的資產總現值；Tav為太陽能發電項目平均年利用小時數；T1表示太陽能發電項目建設周期，a；T0為太陽能發電項目的經營期限，a；P為太陽能發電項目總裝機容量，kW；λ1為太陽能標桿上網電價，元/kWh；λ2為參與CDM機制交易價格，元/kWh；I0為項目投資成本現值；i為風險貼現率；d為項目年運行成本與總投資成本的百分比。在該模型中，假設Tav為隨當地太陽輻照資源而變化的隨機變量，其余參數均為確定的非隨機變量。

2.3期權值的計算由于數值分析的二項式法能夠靈活處理各種隨機過程，且容易被決策者接受，本文采用該方法計算期權價值。（1）資產值二叉樹設期權的有效期為T，分成n個時間間隔，即為Δt=T/n。標的資產在某個時刻Δt，資產價格有兩種變化：一個是從當前值V以概率p上升到Vu，另一個是以概率1－p下降到Vd，變化過程如圖1所示。

2.4資產波動率的計算上述分析計算表明，要計算F0或VeNPV，就要首先求出式（2）中的u，d，p，進而求出項目資產總值V1及其增長波動率σ。文獻[15]給出了資產波動率σ的計算公式。

2.5投資決策標準在做投資決策時需要一個決策標準，傳統上以凈現值（NPV）的大小作為投資決策標準，即VNPV＞0，則項目可行。為了計及投資決策的這種靈活性，實物期權理論將傳統的VNPV擴展為擴展的VNPV(即VeNPV)。相應的決策標準：VeNPV≥0的項目是可行；VeNPV=VNPV時，建議立即投資；當VeNPV>VNPV時，建議推遲投資。

3太陽能發電投資決策模型

傳統發電項目投資時，其包含的實物期權形式有放棄期權、擴張期權、延遲投資期權、多階段投資期權、轉換期權和停啟期權等。文獻[6]已對這些期權做了詳細介紹，本文根據太陽能發電項目的特點，只考慮延遲期權對投資決策的影響。由于不確定因素而推遲太陽能發電項目投資相當于獲得一個期權，它賦予投資者在今后某個時間段進行投資的權力，期權的執行價格為太陽能發電項目的投資成本，期權標的資產現值對應于項目的凈現值。

4南方區域投資風險分析

以海南某個20MW太陽能并網示范工程為例，該項目投資決策模型中各參數如下：I0=43000萬元，T0=20a，T1=20a，Tav=2614h，P=20MW，λ1=1元/kWh，λ2=0.07元/kWh，d=1%，r=5%，i=10%。根據公式（1）~（13）所求得的各觀測點的項目投資數據見表2。表2顯示：①上述5個站點的項目投資VNPV值只有海南東方為正，其它幾個站點的VNPV值皆為負。②上述5個站點中，除海南東方站點外，其它幾個站點的投資期權價值中的延遲投資價值最高，說明在這4個站點投資的可能性較低。此外，雖然海南東方站點的項目投資的延遲投資價值低于VNPV值，但小于VeNPV值，所以在該站點也要延遲投資。在靈敏度仿真中只考慮上網電價和CDM機制交易價格對投資決策的影響，各站點仿真結果如圖3～7所示。由圖3～7的仿真結果可見：當電價分別上漲到1.4，1.66，1.84，1.98，2.4元/kWh時，才能在海南東方、云南昆明、廣東汕頭、廣西欽州、貴州興仁站點投資太陽能發電項目。同時，這些站點的CDM機制交易價格投資啟動閥值分別為0.33，0.64，0.77，0.91，1.33元/kWh，即海南東方站點的電價投資啟動閥值最低，在該站點最值得投資者關注。當前，太陽能發電投資成本依然比其它發電方式的投資成本高，大部分太陽能發電項目的收益受電價影響，對電價（或標桿電價）上漲幅度的控制會影響太陽能發電項目投資。同時，政府可以通過對太陽能發電項目進行補貼，引導發電企業、科研單位等向該領域投入，既有利于太陽能發電投資成本下降，還有利于清潔能源的充分利用。對5個站點的投資決策仿真分析中，得到的上網電價及CDM機制交易價格觸發值，可以為南方區域建設太陽能發電項目的投資地點選擇提供一定的參考。仿真分析得到的電價觸發值，可以作為政府制定電價補貼方案的最低參考值。

5結論

在對南方區域太陽能資源分析的基礎上，運用實物期權理論建立了太陽能發電項目投資決策模型和風險評估框架，以某太陽能并網示范工程為背景，從電價和年利用小時數的不確定性出發，進行了投資決策仿真分析。仿真結果表明，該評估模型能為投資者選擇投資點提供參考，提高了決策過程的科學性，還可作為政策制定者量化分析投資政策的工具。

作者：劉君肖永曾華榮文賢馗陳仕軍張文勇單位：貴州電力試驗研究院中國水利水電第九工程局有限公司